机器学习运行时

死sofort einsatzbereite和optimierte Machine-Learning-Umgebung

死机器学习运行时(高)bietet数据科学家和ML-Anwendern skalierbare集群麻省理工学院gangigen框架,integriertem AutoML和Optimierungen——该死unerreichte性能。

Vorteile

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毫升框架发展正在以疯狂的速度和平均从业人员需要管理8库。毫升的稳定和高效运行时提供一键访问分布最受欢迎的ML框架,通过预先构建的容器和定制毫升环境。

AUGMENTIERTES机器学习

Beschleunigen您das机器学习von der Datenvorbereitung bis苏珥Schlussfolgerung麻省理工学院窝integrierten AutoML-Funktionen, einschließlich Hyperparameter-Tuning和Modellsuche麻省理工学院Hyperopt MLflow。

VEREINFACHTE SKALIERUNG

麻省理工学院静脉automatisch verwalteten和skalierbaren Cluster-Infrastruktur您能muhelos·冯·克雷能祖茂堂großen Datenmengen wechseln。机器学习运行时enthalt欧什einzigartige Leistungsverbesserungen毛皮死gangigsten Algorithmen和HorovodRunner,风景明信片einfache API毛皮verteiltes深度学习。

Funktionen

框架去温斯迟

ML-Frameworks:死beliebtesten ML-Bibliotheken和框架,einschließlich TensorFlow, Keras, PyTorch, MLflow, Horovod, GraphFrames, ScikitLearn, XGboost, Numpy, MLeap和熊猫了standardmaßig bereitgestellt。

AUGMENTIERTES毫升

Verfolgung automatisierter Experimente:Verfolgen, vergleichen和visualisieren您Hunderttausende冯Experimenten麻省理工开放源码奥得河管理MLflbob下载地址ow和der Funktion苏珥Darstellung平行Koordinaten。

Automatisierte Modellsuche(毛皮Single-Node-ML):Optimierte和verteilte bedingte Hyperparametersuche uber mehrere Modellarchitekturen麻省理工学院erweitertem Hyperopt和毛皮MLflow automatisiertem跟踪。

Automatisiertes Hyperparameter-Tuning毛皮Single-Node-Machine-Learning:Optimierte和verteilte Hyperparametersuche麻省理工学院erweitertem Hyperopt和毛皮MLflow automatisiertem跟踪。

Automatisiertes Hyperparameter-Tuning毛皮verteiltes机器学习:Tiefe集成在死亡交叉验证冯PySpark MLlib苏珥automatischen Verfolgung冯MLlib-Experimenten MLflow。

OPTIMIERT毛皮VEREINFACHTE SKALIERUNG

TensorFlow optimiert:Profitieren您von der CUDA-optimierten版本冯TensorFlow auf GPU-Clustern毛皮maximale Leistung。

HorovodRunner:Rusten您迅速地和unkompliziert古老而深Learning-Trainingscode毛皮Einzelknoten auf——该死er超级HorovodRunner einem Databricks-Cluster laufen萤石。HorovodRunner这einfache API, Komplikationen死去,死贝der Verwendung冯Horovod毛皮verteiltes培训entstehen abstrahieren萤石。

Optimierte logistische回归和Baumklassifizierung毛皮MLlib:祖茂堂砖运行时毛的机器学习gehort欧什死Optimierung der bekanntesten估计。Im Vergleich麻省理工学院Apache火花测试盒框,您能在这里修女一张嗯bis祖茂堂40 Prozent hohere Geschwindigkeit erzielen。

Optimierte GraphFrames:Fuhren您GraphFrames请来两- bis viermal schneller来自和profitieren您冯静脉bis祖茂堂100 - fachen Beschleunigung贝Graph-Abfragen——我的工作负载和Datenintegritat票。

对深度学习的优化存储工作负载:利用高性能的解决方案Azure,AWS,GCP模型数据加载和检查点,这两个关键深度学习培训工作负载。

是不是es funktioniert

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